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grounby()实现数据的分组
语法：数据框对象(DataFrame).groupby(by=None,axis=0,level=None,as_index=True,sory=True,group_keys=Ture,squeeze=Flase.**kwargs)
参数：
by：接收string,mapping或generator。用于确定分组的依据。无默认
axis:接收0或1，表示操作的轴向默认对列进行操作，默认为0
leve:接收int或者索引名。代表标签所在的级别，默认为None
as_index：接收boolem。表示聚合后标签是否以DataFrame索引形式进行输出。默认为True
sory：接收boolem。表示受否对分组标签进行排序，默认为True
group_keys：接收boolem，表示是否显示分组后的标签名称。默认为True
squeeze：接收boolem，表示是否在允许的条件下对数据进行降维，默认为Flase
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import pandas as pd
import numpy as np
time = pd.date_range(start="2022-01-01",end="2022-02-01",freq="D")
id = np.random.randint(1,188,size=32)
num = np.random.randint(1,10,size=32)
with open("C:\\Users\\21003\\Desktop\\python数据分析\\pands数据统计基础\\data\\地点名称.txt","r",encoding="utf-8") as dd:
    f=list(dd.read().split(','))
location=np.array(f)
data = {"id":id,"数目":num,"地点":location}
x = pd.DataFrame(data,index=time)
print(x)